O framework de autoavaliação busca estimular as equipes a refletirem sobre potenciais ameaças antes da adoção de uma solução de IA no serviço público
Os servidores públicos responsáveis pela criação ou contratação de soluções de inteligência artificial (IA) agora têm mais um aliado para garantir os efeitos positivos do seu trabalho: o Framework de Autoavaliação de Impacto Ético, cuja versão de teste foi lançada pelo Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI) na Semana da Inovação 2025, ocorrida entre setembro e outubro. Trata-se de uma ferramenta para avaliar riscos e efeitos éticos de um projeto com IA e sugerir alterações antes da adoção da solução tecnológica pela administração pública.
“Esse framework vai ajudar os servidores da área e os órgãos a avaliarem as consequências da adoção de uma solução com IA no serviço público, assegurando que a tecnologia seja aplicada de forma responsável e em benefício da sociedade”, afirmou o secretário de Governo Digital, Rogério Mascarenhas. “Isso é importante porque é um dos primeiros documentos do Executivo Federal orientando sobre essa questão, uma inovação que pode ser utilizada inclusive para a regulamentação da IA no Brasil”, completou.
Na prática, o framework servirá como roteiro de perguntas que uma equipe de projeto de IA precisa responder para, por exemplo, garantir que a solução não prejudique direitos fundamentais dos cidadãos. O processo funciona em duas etapas principais:
- Avaliação de Riscos: a equipe responde um questionário rápido para identificar o nível de risco do projeto de IA. Com base nas respostas, o sistema é classificado em risco Baixo, Médio, Alto ou Excessivo (nesse caso, a sugestão é interromper o projeto para reavaliação).
- Questionário Principal: Dependendo do nível de risco encontrado na etapa anterior, a equipe é direcionada para um questionário mais detalhado.
Ao final, a ferramenta gera um relatório que oferece recomendações práticas para aprimorar os pontos identificados e sugere cursos e materiais de capacitação. O objetivo é estimular as equipes a refletirem sobre os impactos de suas soluções de IA, preferencialmente antes da sua adoção no serviço público.
Atualmente, o framework ainda está em sua versão beta, mas já pode ser usado em caráter de teste. “Por enquanto, estamos buscando amadurecer a ferramenta e, aqui no MGI mesmo, também vamos aplicá-la em algumas soluções de IA do governo” explicou o secretário de governo digital. Ele ainda ressaltou que esse framework foi construído com base em boas práticas internacionais e considerando as discussões atuais do PL 2.338/23.
PBIA e IND
O framework de autoavaliação de impacto ético de soluções de inteligência artificial é um projeto da Secretaria de Governo Digital (SGD) do MGI que se insere em uma iniciativa maior: o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA). Lançado em julho de 2024, esse plano prevê o investimento de mais de 23 bilhões de reais em quatro anos.
O objetivo do PBIA é tornar o Brasil um modelo global de eficiência e inovação no uso de IA no setor público. Para isso, serão desenvolvidas soluções que melhorem significativamente a oferta e satisfação das pessoas com os serviços, com impacto no desenvolvimento e inclusão social.
O eixo três do PBIA trata da adoção de IA nos serviços públicos e prevê um investimento de cerca de R$ 1,76 bilhão. Os projetos ligados a esse eixo, como o framework recém-lançado, também fazem parte de uma inciativa que busca aumentar a segurança, a interoperabilidade e melhorar o uso de dados do governo federal, a Infraestrutura Nacional de Dados (IND).
Também conhecida por “base de dados do Brasil”, a IND é um conjunto de normas, políticas, arquiteturas, padrões, ferramentas tecnológicas e ativos de informação que visa promover o uso estratégico dos dados em posse dos órgãos e das entidades do executivo federal para ampliar a cidadania com transparência e segurança e facilitar o acesso a benefícios sociais e serviços públicos, com foco no lema “um governo para cada pessoa”.
Fonte: Ministério da Gestão e Inovação em Serviços Públicos
